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# SageMaker Imagens da Amazon disponíveis para uso com notebooks Studio Classic
**Importante**
Em 30 de novembro de 2023, a experiência anterior do Amazon SageMaker Studio agora se chama Amazon SageMaker Studio Classic. A seção a seguir é específica ao uso da aplicação Studio Classic. Para obter informações sobre como usar a experiência atualizada do Studio, consulte [SageMaker Estúdio Amazon](studio-updated.md).
O Studio Classic ainda é mantido para cargas de trabalho existentes, mas não está mais disponível para integração. Você só pode parar ou excluir aplicativos do Studio Classic existentes e não pode criar novos. Recomendamos que você [migre sua carga de trabalho para a nova experiência do Studio](studio-updated-migrate.md).
Esta página lista as SageMaker imagens e os kernels associados que estão disponíveis no Amazon SageMaker Studio Classic. Essa página também fornece informações sobre o formato necessário para criar o ARN para cada imagem. SageMaker as imagens contêm o [SDK mais recente do Amazon SageMaker Python](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable) e a versão mais recente do kernel. Para obter mais informações, consulte as [Imagens de contêineres de aprendizado profundo](https://docs.aws.amazon.com/deep-learning-containers/latest/devguide/deep-learning-containers-images.html).
**Topics**
+ [Formato do ARN da imagem](#notebooks-available-images-arn)
+ [Tags de URI compatíveis](#notebooks-available-uri-tag)
+ [Imagens compatíveis](#notebooks-available-images-supported)
+ [Imagens programadas para depreciação](#notebooks-available-images-deprecation)
+ [Imagens obsoletas](#notebooks-available-images-deprecated)
## Formato do ARN da imagem
A tabela a seguir lista o formato de ARN da imagem para cada Região. Para criar o ARN completo para uma imagem, substitua o *resource-identifier* espaço reservado pelo identificador de recurso correspondente para a imagem. O identificador do recurso é encontrado na tabela de SageMaker imagens e kernels. Para criar o URI completo para uma imagem, substitua o *tag* espaço reservado pela tag cpu ou gpu correspondente. Para ver a lista de tags que você pode usar, consulte[Tags de URI compatíveis](#notebooks-available-uri-tag).
**nota**
SageMaker As imagens de distribuição usam um conjunto distinto de imagens ARNs, listadas na tabela a seguir.
| Região | Formato do ARN da imagem | SageMaker Formato ARN da imagem de distribuição | SageMaker Formato URI de imagem de distribuição |
| --- | --- | --- | --- |
| us-east-1 | arn:aws:sagemaker:us-east-1:081325390199:image/resource-identifier | arn:aws:sagemaker:us-east-1:885854791233:image/resource-identifier | 885854791233.dkr. ecr.us-east-1.amazonaws.com/: sagemaker-distribution-prod tag |
| us-east-2 | arn:aws:sagemaker:us-east-2:429704687514:image/resource-identifier | arn:aws:sagemaker:us-east-2:137914896644:image/resource-identifier | 137914896644.dkr. ecr.us-east-2.amazonaws.com/: sagemaker-distribution-prod tag |
| us-west-1 | arn:aws:sagemaker:us-west-1:742091327244:image/resource-identifier | arn:aws:sagemaker:us-west-1:053634841547:image/resource-identifier | 053634841547.dkr. ecr.us-west-1.amazonaws.com/: sagemaker-distribution-prod tag |
| us-west-2 | arn:aws:sagemaker:us-west-2:236514542706:image/resource-identifier | arn:aws:sagemaker:us-west-2:542918446943:image/resource-identifier | 542918446943.dkr. ecr.us-west-2.amazonaws.com/: sagemaker-distribution-prod tag |
| af-south-1 | arn:aws:sagemaker:af-south-1:559312083959:image/resource-identifier | arn:aws:sagemaker:af-south-1:238384257742:image/resource-identifier | 238384257742.dkr. ecr.af-south-1.amazonaws.com/: sagemaker-distribution-prod tag |
| ap-east-1 | arn:aws:sagemaker:ap-east-1:493642496378:image/resource-identifier | arn:aws:sagemaker:ap-east-1:523751269255:image/resource-identifier | 523751269255.dkr. ecr.ap-east-1.amazonaws.com/: sagemaker-distribution-prod tag |
| ap-south-1 | arn:aws:sagemaker:ap-south-1:394103062818:image/resource-identifier | arn:aws:sagemaker:ap-south-1:245090515133:image/resource-identifier | 245090515133.dkr. ecr.ap-south-1.amazonaws.com/: sagemaker-distribution-prod tag |
| ap-northeast-2 | arn:aws:sagemaker:ap-northeast-2:806072073708:image/resource-identifier | arn:aws:sagemaker:ap-northeast-2:064688005998:image/resource-identifier | 064688005998.dkr. ecr.ap-northeast-2.amazonaws.com/: sagemaker-distribution-prod tag |
| ap-southeast-1 | arn:aws:sagemaker:ap-southeast-1:492261229750:image/resource-identifier | arn:aws:sagemaker:ap-southeast-1:022667117163:image/resource-identifier | 022667117163.dkr. ecr.ap-southeast-1.amazonaws.com/: sagemaker-distribution-prod tag |
| ap-southeast-2 | arn:aws:sagemaker:ap-southeast-2:452832661640:image/resource-identifier | arn:aws:sagemaker:ap-southeast-2:648430277019:image/resource-identifier | 648430277019.dkr. ecr.ap-southeast-2.amazonaws.com/: sagemaker-distribution-prod tag |
| ap-northeast-1 | arn:aws:sagemaker:ap-northeast-1:102112518831:image/resource-identifier | arn:aws:sagemaker:ap-northeast-1:010972774902:image/resource-identifier | 010972774902.dkr. ecr.ap-northeast-1.amazonaws.com/: sagemaker-distribution-prod tag |
| ca-central-1 | arn:aws:sagemaker:ca-central-1:310906938811:image/resource-identifier | arn:aws:sagemaker:ca-central-1:481561238223:image/resource-identifier | 481561238223.dkr. ecr.ca-central-1.amazonaws.com/: sagemaker-distribution-prod tag |
| eu-central-1 | arn:aws:sagemaker:eu-central-1:936697816551:image/resource-identifier | arn:aws:sagemaker:eu-central-1:545423591354:image/resource-identifier | 545423591354.dkr. ecr.eu-central-1.amazonaws.com/: sagemaker-distribution-prod tag |
| eu-west-1 | arn:aws:sagemaker:eu-west-1:470317259841:image/resource-identifier | arn:aws:sagemaker:eu-west-1:819792524951:image/resource-identifier | 819792524951.dkr. ecr.eu-west-1.amazonaws.com/: sagemaker-distribution-prod tag |
| eu-west-2 | arn:aws:sagemaker:eu-west-2:712779665605:image/resource-identifier | arn:aws:sagemaker:eu-west-2:021081402939:image/resource-identifier | 021081402939.dkr. ecr.eu-west-2.amazonaws.com/: sagemaker-distribution-prod tag |
| eu-west-3 | arn:aws:sagemaker:eu-west-3:615547856133:image/resource-identifier | arn:aws:sagemaker:eu-west-3:856416204555:image/resource-identifier | 856416204555.dkr. ecr.eu-west-3.amazonaws.com/: sagemaker-distribution-prod tag |
| eu-north-1 | arn:aws:sagemaker:eu-north-1:243637512696:image/resource-identifier | arn:aws:sagemaker:eu-north-1:175620155138:image/resource-identifier | 175620155138.dkr. ecr.eu-north-1.amazonaws.com/: sagemaker-distribution-prod tag |
| eu-south-1 | arn:aws:sagemaker:eu-south-1:592751261982:image/resource-identifier | arn:aws:sagemaker:eu-south-1:810671768855:image/resource-identifier | 810671768855.dkr. ecr.eu-south-1.amazonaws.com/: sagemaker-distribution-prod tag |
| sa-east-1 | arn:aws:sagemaker:sa-east-1:782484402741:image/resource-identifier | arn:aws:sagemaker:sa-east-1:567556641782:image/resource-identifier | 567556641782.dkr. ecr.sa-east-1.amazonaws.com/: sagemaker-distribution-prod tag |
| ap-northeast-3 | arn:aws:sagemaker:ap-northeast-3:792733760839:image/resource-identifier | arn:aws:sagemaker:ap-northeast-3:564864627153:image/resource-identifier | 564864627153.dkr. ecr.ap-northeast-3.amazonaws.com/: sagemaker-distribution-prod tag |
| ap-southeast-3 | arn:aws:sagemaker:ap-southeast-3:276181064229:image/resource-identifier | arn:aws:sagemaker:ap-southeast-3:370607712162:image/resource-identifier | 370607712162.dkr. ecr.ap-southeast-3.amazonaws.com/: sagemaker-distribution-prod tag |
| me-south-1 | arn:aws:sagemaker:me-south-1:117516905037:image/resource-identifier | arn:aws:sagemaker:me-south-1:523774347010:image/resource-identifier | 523774347010.dkr. ecr.me-south-1.amazonaws.com/: sagemaker-distribution-prod tag |
| me-central-1 | arn:aws:sagemaker:me-central-1:103105715889:image/resource-identifier | arn:aws:sagemaker:me-central-1:358593528301:image/resource-identifier | 358593528301.dkr. ecr.me-central-1.amazonaws.com/: sagemaker-distribution-prod tag |
## Tags de URI compatíveis
A lista a seguir mostra as tags que você pode incluir no URI da imagem.
+ 1-cpu
+ 1-gpu
+ 0-cpu
+ 0-gpu
**Os exemplos a seguir são exibidos URIs com vários formatos de tag:**
+ 542918446943.dkr. ecr.us-west-2.amazonaws.com /:1-cpu sagemaker-distribution-prod
+ 542918446943.dkr. ecr.us-west-2.amazonaws.com /:0-gpu sagemaker-distribution-prod
## Imagens compatíveis
A tabela a seguir fornece informações sobre as SageMaker imagens e os kernels associados que estão disponíveis no Amazon SageMaker Studio Classic. Ele também fornece informações sobre o identificador de recurso e a versão do Python incluídos na imagem.
SageMaker imagens e kernels
| SageMaker Imagem | Description | Identificador do recurso | Núcleos (e identificador) | Versão do Python |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Base Python 4.3 | Imagem oficial do Python 3.11 DockerHub com boto3 e incluída. AWS CLI | sagemaker-base-python-v4 | Python 3 (python3) | Python 3.11 |
| Base Python 4.2 | Imagem oficial do Python 3.11 DockerHub com boto3 e incluída. AWS CLI | sagemaker-base-python-v4 | Python 3 (python3) | Python 3.11 |
| Base Python 4.1 | Imagem oficial do Python 3.11 DockerHub com boto3 e incluída. AWS CLI | sagemaker-base-python-v4 | Python 3 (python3) | Python 3.11 |
| Base Python 4.0 | Imagem oficial do Python 3.11 DockerHub com boto3 e incluída. AWS CLI | sagemaker-base-python-v4 | Python 3 (python3) | Python 3.11 |
| Base Python 3.0 | Imagem oficial do Python 3.10 DockerHub com boto3 e incluída. AWS CLI | sagemaker-base-python-310-v1 | Python 3 (python3) | Python 3.10 |
| Data Science 5.3 | Data Science 5.3 é uma imagem [conda](https://docs.conda.io/projects/conda/en/latest/index.html) do Python 3.11 baseada na versão jammy-20240212 do Ubuntu. Ele inclui os pacotes e bibliotecas Python mais usados, como NumPy o Learn. SciKit | sagemaker-data-science-v5 | Python 3 (python3) | Python 3.11 |
| Data Science 5.2 | Data Science 5.2 é uma imagem [conda](https://docs.conda.io/projects/conda/en/latest/index.html) do Python 3.11 baseada na versão jammy-20240212 do Ubuntu. Ele inclui os pacotes e bibliotecas Python mais usados, como NumPy o Learn. SciKit | sagemaker-data-science-v5 | Python 3 (python3) | Python 3.11 |
| Data Science 5.1 | Data Science 5.1 é uma imagem [conda](https://docs.conda.io/projects/conda/en/latest/index.html) do Python 3.11 baseada na versão jammy-20240212 do Ubuntu. Ele inclui os pacotes e bibliotecas Python mais usados, como NumPy o Learn. SciKit | sagemaker-data-science-v5 | Python 3 (python3) | Python 3.11 |
| Data Science 5.0 | Data Science 5.0 é uma imagem [conda](https://docs.conda.io/projects/conda/en/latest/index.html) do Python 3.11 baseada na versão jammy-20240212 do Ubuntu. Ele inclui os pacotes e bibliotecas Python mais usados, como NumPy o Learn. SciKit | sagemaker-data-science-v5 | Python 3 (python3) | Python 3.11 |
| Data Science 4.0 | Data Science 4.0 é uma imagem [conda](https://docs.conda.io/projects/conda/en/latest/index.html) do Python 3.11 baseada na versão 22.04 do Ubuntu. Ele inclui os pacotes e bibliotecas Python mais usados, como NumPy o Learn. SciKit | sagemaker-data-science-311-v1 | Python 3 (python3) | Python 3.11 |
| Data Science 3.0 | Data Science 3.0 é uma imagem [conda](https://docs.conda.io/projects/conda/en/latest/index.html) do Python 3.10 baseada na versão 22.04 do Ubuntu. Ele inclui os pacotes e bibliotecas Python mais usados, como NumPy o Learn. SciKit | sagemaker-data-science-310-v1 | Python 3 (python3) | Python 3.10 |
| Geoespacial 1.0 | A Amazon SageMaker Geospatial é uma imagem Python que consiste em bibliotecas geoespaciais comumente usadas, como GDAL, Fiona GeoPandas, Shapley e Rasterio. Ele permite que você visualize dados geoespaciais dentro da SageMaker IA. Para obter mais informações, consulte [Amazon SageMaker Geospatial Notebook SDK](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/geospatial-notebook-sdk.html) | sagemaker-geospatial-1.0 | Python 3 (python3) | Python 3.10 |
| SparkAnalytics 4.3 | A imagem SparkAnalytics 4.3 fornece opções de Spark e PySpark kernel no Amazon SageMaker Studio Classic, incluindo SparkMagic Spark, Glue Spark e SparkMagic PySpark Glue PySpark, permitindo o processamento flexível de dados distribuídos. | sagemaker-spark-analytics-v4 | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/sagemaker/latest/dg/notebooks-available-images.html) | Python 3.11 |
| SparkAnalytics 4.2 | A imagem SparkAnalytics 4.2 fornece opções de Spark e PySpark kernel no Amazon SageMaker Studio Classic, incluindo SparkMagic Spark, Glue Spark e SparkMagic PySpark Glue PySpark, permitindo o processamento flexível de dados distribuídos. | sagemaker-spark-analytics-v4 | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/sagemaker/latest/dg/notebooks-available-images.html) | Python 3.11 |
| SparkAnalytics 4.1 | A imagem SparkAnalytics 4.1 fornece opções de Spark e PySpark kernel no Amazon SageMaker Studio Classic, incluindo SparkMagic Spark, Glue Spark e SparkMagic PySpark Glue PySpark, permitindo o processamento flexível de dados distribuídos. | sagemaker-spark-analytics-v4 | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/sagemaker/latest/dg/notebooks-available-images.html) | Python 3.11 |
| SparkAnalytics 4.0 | A imagem SparkAnalytics 4.0 fornece opções de Spark e PySpark kernel no Amazon SageMaker Studio Classic, incluindo SparkMagic Spark, Glue Spark e SparkMagic PySpark Glue PySpark, permitindo o processamento flexível de dados distribuídos. | sagemaker-spark-analytics-v4 | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/sagemaker/latest/dg/notebooks-available-images.html) | Python 3.11 |
| SparkAnalytics 3.0 | A imagem SparkAnalytics 3.0 fornece opções de Spark e PySpark kernel no Amazon SageMaker Studio Classic, incluindo SparkMagic Spark, Glue Spark e SparkMagic PySpark Glue PySpark, permitindo o processamento flexível de dados distribuídos. | sagemaker-sparkanalytics-311-v1 | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/sagemaker/latest/dg/notebooks-available-images.html) | Python 3.11 |
| SparkAnalytics 2.0 | Edição individual Anaconda com grãos PySpark Spark. Para obter mais informações, consulte [sparkmagic](https://github.com/jupyter-incubator/sparkmagic). | sagemaker-sparkanalytics-310-v1 | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/sagemaker/latest/dg/notebooks-available-images.html) | Python 3.10 |
| PyTorch 2.4.0 Python 3.11 Otimizado para CPU | Os AWS Deep Learning Containers para PyTorch 2.4.0 com CUDA 12.4 incluem contêineres para treinamento em CPU, otimizados para desempenho e escalabilidade. AWS Para obter mais informações, consulte [Release Notes for Deep Learning Containers](https://docs.aws.amazon.com/deep-learning-containers/latest/devguide/dlc-release-notes.html). | pytorch-2.4.0-cpu-py311 | Python 3 (python3) | Python 3.11 |
| PyTorch 2.4.0 Python 3.11 Otimizado para GPU | Os AWS Deep Learning Containers para PyTorch 2.4.0 com CUDA 12.4 incluem contêineres para treinamento em GPU, otimizados para desempenho e escalabilidade. AWS Para obter mais informações, consulte [Release Notes for Deep Learning Containers](https://docs.aws.amazon.com/deep-learning-containers/latest/devguide/dlc-release-notes.html). | pytorch-2.4.0-gpu-py311 | Python 3 (python3) | Python 3.11 |
| PyTorch 2.3.0 Python 3.11 Otimizado para CPU | Os AWS Deep Learning Containers para PyTorch 2.3.0 com CUDA 12.1 incluem contêineres para treinamento em CPU, otimizados para desempenho e escalabilidade. AWS Para obter mais informações, consulte [Release Notes for Deep Learning Containers](https://docs.aws.amazon.com/deep-learning-containers/latest/devguide/dlc-release-notes.html). | pytorch-2.3.0-cpu-py311 | Python 3 (python3) | Python 3.11 |
| PyTorch 2.3.0 Python 3.11 Otimizado para GPU | Os AWS Deep Learning Containers para PyTorch 2.3.0 com CUDA 12.1 incluem contêineres para treinamento em GPU, otimizados para desempenho e escalabilidade. AWS Para obter mais informações, consulte [Release Notes for Deep Learning Containers](https://docs.aws.amazon.com/deep-learning-containers/latest/devguide/dlc-release-notes.html). | pytorch-2.3.0-gpu-py311 | Python 3 (python3) | Python 3.11 |
| PyTorch 2.2.0 Python 3.10 Otimizado para CPU | Os AWS Deep Learning Containers for PyTorch 2.2 com CUDA 12.1 incluem contêineres para treinamento em CPU, otimizados para desempenho e escalabilidade. AWS Para obter mais informações, consulte [Release Notes for Deep Learning Containers](https://docs.aws.amazon.com/deep-learning-containers/latest/devguide/dlc-release-notes.html). | pytorch-2.2.0-cpu-py310 | Python 3 (python3) | Python 3.10 |
| PyTorch 2.2.0 Python 3.10 Otimizado para GPU | Os AWS Deep Learning Containers for PyTorch 2.2 com CUDA 12.1 incluem contêineres para treinamento em GPU, otimizados para desempenho e escalabilidade. AWS Para obter mais informações, consulte [Release Notes for Deep Learning Containers](https://docs.aws.amazon.com/deep-learning-containers/latest/devguide/dlc-release-notes.html). | pytorch-2.2.0-gpu-py310 | Python 3 (python3) | Python 3.10 |
| PyTorch 2.1.0 Python 3.10 Otimizado para CPU | Os AWS Deep Learning Containers for PyTorch 2.1 com CUDA 12.1 incluem contêineres para treinamento em CPU, otimizados para desempenho e escalabilidade. AWS Para obter mais informações, consulte [Release Notes for Deep Learning Containers](https://docs.aws.amazon.com/deep-learning-containers/latest/devguide/dlc-release-notes.html). | pytorch-2.1.0-cpu-py310 | Python 3 (python3) | Python 3.10 |
| PyTorch 2.1.0 Python 3.10 Otimizado para GPU | Os AWS Deep Learning Containers for PyTorch 2.1 com CUDA 12.1 incluem contêineres para treinamento em GPU, otimizados para desempenho e escalabilidade. AWS Para obter mais informações, consulte [Release Notes for Deep Learning Containers](https://docs.aws.amazon.com/deep-learning-containers/latest/devguide/dlc-release-notes.html). | pytorch-2.1.0-gpu-py310 | Python 3 (python3) | Python 3.10 |
| PyTorch 1.13 HuggingFace Python 3.10 Otimizado para neurônios | PyTorch Imagem 1.13 com HuggingFace pacotes Neuron instalados para treinamento em instâncias do Trainium otimizadas para desempenho e escalabilidade. AWS | pytorch-1.13-310 hf-neuron-py | Python 3 (python3) | Python 3.10 |
| PyTorch 1.13 Python 3.10 Otimizado para neurônios | PyTorch Imagem 1.13 com pacotes Neuron instalados para treinamento em instâncias do Trainium otimizadas para desempenho e escalabilidade. AWS | pytorch-1.13-neuron-py310 | Python 3 (python3) | Python 3.10 |
| TensorFlow 2.14.0 Python 3.10 Otimizado para CPU | Os AWS Deep Learning Containers for TensorFlow 2.14 com CUDA 11.8 incluem contêineres para treinamento em CPU, otimizados para desempenho e escalabilidade. AWS Para obter mais informações, consulte [Release Notes for Deep Learning Containers](https://docs.aws.amazon.com/deep-learning-containers/latest/devguide/dlc-release-notes.html). | tensorflow-2.14.1-cpu-py310-ubuntu20.04-sagemaker-v1.0 | Python 3 (python3) | Python 3.10 |
| TensorFlow 2.14.0 Python 3.10 Otimizado para GPU | Os AWS Deep Learning Containers for TensorFlow 2.14 com CUDA 11.8 incluem contêineres para treinamento em GPU, otimizados para desempenho e escalabilidade. AWS Para obter mais informações, consulte [Release Notes for Deep Learning Containers](https://docs.aws.amazon.com/deep-learning-containers/latest/devguide/dlc-release-notes.html). | tensorflow-2.14.1-gpu-py310-cu118-ubuntu20.04-sagemaker-v1.0 | Python 3 (python3) | Python 3.10 |
## Imagens programadas para depreciação
SageMaker A IA encerra o suporte para imagens um dia após o fim da vida útil de qualquer um dos pacotes na imagem pelo editor. As SageMaker imagens a seguir estão programadas para serem descontinuadas.
As imagens baseadas no Python 3.8 chegaram [end-of-life](https://endoflife.date/python)em 31 de outubro de 2024. A partir de 1º de novembro de 2024, a SageMaker IA interromperá o suporte para essas imagens e elas não poderão ser selecionadas na interface do usuário do Studio Classic. Para evitar problemas de não conformidade, se você estiver usando qualquer uma dessas imagens, recomendamos que você mude para uma imagem com uma versão posterior.
SageMaker imagens programadas para descontinuação
| SageMaker Imagem | Data da substituição | Description | Identificador do recurso | Kernels | Versão do Python |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| SageMaker CPU de distribuição v0.12 | 1.º de novembro de 2024 | SageMaker Distribution v0 CPU é uma imagem do Python 3.8 que inclui frameworks mais conhecidos para machine learning, ciência de dados e visualização na CPU. Isso inclui estruturas de aprendizado profundo como PyTorch, TensorFlow e Keras; pacotes Python populares como numpy, scikit-learn e pandas; e como o Jupyter Lab. IDEs Para obter mais informações, consulte o repositório [Amazon SageMaker AI Distribution](https://github.com/aws/sagemaker-distribution). | sagemaker-distribution-cpu-v0 | Python 3 (python3) | Python 3.8 |
| SageMaker GPU de distribuição v0.12 | 1.º de novembro de 2024 | SageMaker Distribution v0 GPU é uma imagem do Python 3.8 que inclui frameworks conhecidos para machine learning, ciência de dados e visualização na GPU. Isso inclui estruturas de aprendizado profundo como PyTorch, TensorFlow e Keras; pacotes Python populares como numpy, scikit-learn e pandas; e como o Jupyter Lab. IDEs Para obter mais informações, consulte o repositório [Amazon SageMaker AI Distribution](https://github.com/aws/sagemaker-distribution). | sagemaker-distribution-gpu-v0 | Python 3 (python3) | Python 3.8 |
| Base Python 2.0 | 1.º de novembro de 2024 | Imagem oficial do Python 3.8 DockerHub com boto3 e incluída. AWS CLI | sagemaker-base-python-38 | Python 3 (python3) | Python 3.8 |
| Data Science 2.0 | 1.º de novembro de 2024 | Data Science 2.0 é uma imagem [conda](https://docs.conda.io/projects/conda/en/latest/index.html) do Python 3.8 baseada no Ubuntu versão 22.04. Ele inclui os pacotes e bibliotecas Python mais usados, como NumPy o Learn. SciKit | sagemaker-data-science-38 | Python 3 (python3) | Python 3.8 |
| PyTorch 1.13 Python 3.9 Otimizado para CPU | 1.º de novembro de 2024 | Os AWS Deep Learning Containers for PyTorch 1.13 com CUDA 11.3 incluem contêineres para treinamento em CPU, otimizados para desempenho e escalabilidade. AWS Para obter mais informações, consulte [Notas da versão dos Contêineres de aprendizado profundo](https://docs.aws.amazon.com/deep-learning-containers/latest/devguide/dlc-release-notes.html). | pytorch-1.13-cpu-py39 | Python 3 (python3) | Python 3.9 |
| PyTorch 1.13 Python 3.9 Otimizado para GPU | 1.º de novembro de 2024 | Os AWS Deep Learning Containers for PyTorch 1.13 com CUDA 11.7 incluem contêineres para treinamento em GPU, otimizados para desempenho e escalabilidade. AWS Para obter mais informações, consulte [Notas da versão dos Contêineres de aprendizado profundo](https://docs.aws.amazon.com/deep-learning-containers/latest/devguide/dlc-release-notes.html). | pytorch-1.13-gpu-py39 | Python 3 (python3) | Python 3.9 |
| PyTorch 1.12 Python 3.8 Otimizado para CPU | 1.º de novembro de 2024 | Os AWS Deep Learning Containers for PyTorch 1.12 com CUDA 11.3 incluem contêineres para treinamento em CPU, otimizados para desempenho e escalabilidade. AWS Para obter mais informações, consulte [AWS Deep Learning Containers for PyTorch 1.12.0](https://aws.amazon.com/releasenotes/aws-deep-learning-containers-for-pytorch-1-12-0-on-sagemaker/). | pytorch-1.12-cpu-py38 | Python 3 (python3) | Python 3.8 |
| PyTorch 1.12 Python 3.8 Otimizado para GPU | 1.º de novembro de 2024 | Os AWS Deep Learning Containers for PyTorch 1.12 com CUDA 11.3 incluem contêineres para treinamento em GPU, otimizados para desempenho e escalabilidade. AWS Para obter mais informações, consulte [AWS Deep Learning Containers for PyTorch 1.12.0](https://aws.amazon.com/releasenotes/aws-deep-learning-containers-for-pytorch-1-12-0-on-sagemaker/). | pytorch-1.12-gpu-py38 | Python 3 (python3) | Python 3.8 |
| PyTorch 1.10 Python 3.8 Otimizado para CPU | 1.º de novembro de 2024 | Os AWS Deep Learning Containers for PyTorch 1.10 incluem contêineres para treinamento em CPU, otimizados para desempenho e escalabilidade. AWS Para obter mais informações, consulte [AWS Deep Learning Containers for PyTorch 1.10.2 em SageMaker IA](https://aws.amazon.com/releasenotes/aws-deep-learning-containers-for-pytorch-1-10-2-on-sagemaker/). | pytorch-1.10-cpu-py38 | Python 3 (python3) | Python 3.8 |
| PyTorch 1.10 Python 3.8 Otimizado para GPU | 1.º de novembro de 2024 | Os AWS Deep Learning Containers for PyTorch 1.10 com CUDA 11.3 incluem contêineres para treinamento em GPU, otimizados para desempenho e escalabilidade. AWS Para obter mais informações, consulte [AWS Deep Learning Containers for PyTorch 1.10.2 em SageMaker IA](https://aws.amazon.com/releasenotes/aws-deep-learning-containers-for-pytorch-1-10-2-on-sagemaker/). | pytorch-1.10-gpu-py38 | Python 3 (python3) | Python 3.8 |
| SparkAnalytics 1,0 | 1.º de novembro de 2024 | Edição individual Anaconda com grãos PySpark Spark. Para obter mais informações, consulte [sparkmagic](https://github.com/jupyter-incubator/sparkmagic). | sagemaker-sparkanalytics-v1 | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/sagemaker/latest/dg/notebooks-available-images.html) | Python 3.8 |
| TensorFlow 2.13.0 Python 3.10 Otimizado para CPU | 1.º de novembro de 2024 | Os AWS Deep Learning Containers for TensorFlow 2.13 com CUDA 11.8 incluem contêineres para treinamento em CPU, otimizados para desempenho e escalabilidade. AWS Para obter mais informações, consulte [Release Notes for Deep Learning Containers](https://docs.aws.amazon.com/deep-learning-containers/latest/devguide/dlc-release-notes.html). | tensorflow-2.13.0-cpu-py310-ubuntu20.04-sagemaker-v1.0 | Python 3 (python3) | Python 3.10 |
| TensorFlow 2.13.0 Python 3.10 Otimizado para GPU | 1.º de novembro de 2024 | Os AWS Deep Learning Containers for TensorFlow 2.13 com CUDA 11.8 incluem contêineres para treinamento em GPU, otimizados para desempenho e escalabilidade. AWS Para obter mais informações, consulte [Release Notes for Deep Learning Containers](https://docs.aws.amazon.com/deep-learning-containers/latest/devguide/dlc-release-notes.html). | tensorflow-2.13.0-gpu-py310-cu118-ubuntu20.04-sagemaker-v1.0 | Python 3 (python3) | Python 3.10 |
| TensorFlow 2.6 Python 3.8 Otimizado para CPU | 1.º de novembro de 2024 | Os AWS Deep Learning Containers for TensorFlow 2.6 incluem contêineres para treinamento em CPU, otimizados para desempenho e escalabilidade AWS. Para obter mais informações, consulte [AWS Deep Learning Containers for TensorFlow 2.6](https://aws.amazon.com/releasenotes/aws-deep-learning-containers-for-tensorflow-2-6/). | tensorflow-2.6-cpu-py38-ubuntu20.04-v1 | Python 3 (python3) | Python 3.8 |
| TensorFlow 2.6 Python 3.8 Otimizado para GPU | 1.º de novembro de 2024 | Os AWS Deep Learning Containers for TensorFlow 2.6 com CUDA 11.2 incluem contêineres para treinamento em GPU, otimizados para desempenho e escalabilidade. AWS Para obter mais informações, consulte [AWS Deep Learning Containers for TensorFlow 2.6](https://aws.amazon.com/releasenotes/aws-deep-learning-containers-for-tensorflow-2-6/). | tensorflow-2.6-gpu-py38-cu112-ubuntu20.04-v1 | Python 3 (python3) | Python 3.8 |
| PyTorch 2.0.1 Python 3.10 Otimizado para CPU | 1.º de novembro de 2024 | Os AWS Deep Learning Containers for PyTorch 2.0.1 com CUDA 12.1 incluem contêineres para treinamento em CPU, otimizados para desempenho e escalabilidade. AWS Para obter mais informações, consulte [Release Notes for Deep Learning Containers](https://docs.aws.amazon.com/deep-learning-containers/latest/devguide/dlc-release-notes.html). | pytorch-2.0.1-cpu-py310 | Python 3 (python3) | Python 3.10 |
| PyTorch 2.0.1 Python 3.10 Otimizado para GPU | 1.º de novembro de 2024 | Os AWS Deep Learning Containers for PyTorch 2.0.1 com CUDA 12.1 incluem contêineres para treinamento em GPU, otimizados para desempenho e escalabilidade. AWS Para obter mais informações, consulte [Release Notes for Deep Learning Containers](https://docs.aws.amazon.com/deep-learning-containers/latest/devguide/dlc-release-notes.html). | pytorch-2.0.1-gpu-py310 | Python 3 (python3) | Python 3.10 |
| PyTorch 2.0.0 Python 3.10 Otimizado para CPU | 1.º de novembro de 2024 | Os AWS Deep Learning Containers para PyTorch 2.0.0 incluem contêineres para treinamento em CPU, otimizados para desempenho e escalabilidade. AWS Para obter mais informações, consulte [Notas da versão dos Contêineres de aprendizado profundo](https://docs.aws.amazon.com/deep-learning-containers/latest/devguide/dlc-release-notes.html). | pytorch-2.0.0-cpu-py310 | Python 3 (python3) | Python 3.10 |
| PyTorch 2.0.0 Python 3.10 Otimizado para GPU | 1.º de novembro de 2024 | Os AWS Deep Learning Containers para PyTorch 2.0.0 com CUDA 11.8 incluem contêineres para treinamento em GPU, otimizados para desempenho e escalabilidade. AWS Para obter mais informações, consulte [Notas da versão dos Contêineres de aprendizado profundo](https://docs.aws.amazon.com/deep-learning-containers/latest/devguide/dlc-release-notes.html). | pytorch-2.0.0-gpu-py310 | Python 3 (python3) | Python 3.10 |
| TensorFlow 2.12.0 Python 3.10 Otimizado para CPU | 1.º de novembro de 2024 | Os AWS Deep Learning Containers para TensorFlow 2.12.0 com CUDA 11.2 incluem contêineres para treinamento em CPU, otimizados para desempenho e escalabilidade. AWS Para obter mais informações, consulte [Release Notes for Deep Learning Containers](https://docs.aws.amazon.com/deep-learning-containers/latest/devguide/dlc-release-notes.html). | tensorflow-2.12.0-cpu-py310-ubuntu20.04-sagemaker-v1.0 | Python 3 (python3) | Python 3.10 |
| TensorFlow 2.12.0 Python 3.10 Otimizado para GPU | 1.º de novembro de 2024 | Os AWS Deep Learning Containers para TensorFlow 2.12.0 com CUDA 11.8 incluem contêineres para treinamento em GPU, otimizados para desempenho e escalabilidade. AWS Para obter mais informações, consulte [Notas da versão dos Contêineres de aprendizado profundo](https://docs.aws.amazon.com/deep-learning-containers/latest/devguide/dlc-release-notes.html). | tensorflow-2.12.0-gpu-py310-cu118-ubuntu20.04-sagemaker-v1 | Python 3 (python3) | Python 3.10 |
| TensorFlow 2.11.0 Python 3.9 Otimizado para CPU | 1.º de novembro de 2024 | Os AWS Deep Learning Containers para TensorFlow 2.11.0 com CUDA 11.2 incluem contêineres para treinamento em CPU, otimizados para desempenho e escalabilidade. AWS Para obter mais informações, consulte [Notas da versão dos Contêineres de aprendizado profundo](https://docs.aws.amazon.com/deep-learning-containers/latest/devguide/dlc-release-notes.html). | tensorflow-2.11.0-cpu-py39-ubuntu20.04-sagemaker-v1.1 | Python 3 (python3) | Python 3.9 |
| TensorFlow 2.11.0 Python 3.9 Otimizado para GPU | 1.º de novembro de 2024 | Os AWS Deep Learning Containers para TensorFlow 2.11.0 com CUDA 11.2 incluem contêineres para treinamento em GPU, otimizados para desempenho e escalabilidade. AWS Para obter mais informações, consulte [Notas da versão dos Contêineres de aprendizado profundo](https://docs.aws.amazon.com/deep-learning-containers/latest/devguide/dlc-release-notes.html). | tensorflow-2.11.0-gpu-py39-cu112-ubuntu20.04-sagemaker-v1.1 | Python 3 (python3) | Python 3.9 |
| TensorFlow 2.10 Python 3.9 Otimizado para CPU | 1.º de novembro de 2024 | Os AWS Deep Learning Containers for TensorFlow 2.10 com CUDA 11.2 incluem contêineres para treinamento em CPU, otimizados para desempenho e escalabilidade. AWS Para obter mais informações, consulte [Notas da versão dos Contêineres de aprendizado profundo](https://docs.aws.amazon.com/deep-learning-containers/latest/devguide/dlc-release-notes.html). | tensorflow-2.10.1-cpu-py39-ubuntu20.04-sagemaker-v1.2 | Python 3 (python3) | Python 3.9 |
| TensorFlow 2.10 Python 3.9 Otimizado para GPU | 1.º de novembro de 2024 | Os AWS Deep Learning Containers for TensorFlow 2.10 com CUDA 11.2 incluem contêineres para treinamento em GPU, otimizados para desempenho e escalabilidade. AWS Para obter mais informações, consulte [Notas da versão dos Contêineres de aprendizado profundo](https://docs.aws.amazon.com/deep-learning-containers/latest/devguide/dlc-release-notes.html). | tensorflow-2.10.1-gpu-py39-ubuntu20.04-sagemaker-v1.2 | Python 3 (python3) | Python 3.9 |
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| SageMaker Imagem | Data da substituição | Description | Identificador do recurso | Kernels | Versão do Python |
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| Ciência de dados | 30 de outubro de 2023 | Data Science é uma imagem [conda](https://docs.conda.io/projects/conda/en/latest/index.html) do Python 3.7 com os pacotes e bibliotecas Python mais usados, como o Learn. NumPy SciKit | datascience-1.0 | Python 3 | Python 3.7 |
| SageMaker JumpStart Ciência de dados 1.0 | 30 de outubro de 2023 | SageMaker JumpStart O Data Science 1.0 é uma JumpStart imagem que inclui pacotes e bibliotecas comumente usados. | sagemaker-jumpstart-data-science-1,0 | Python 3 | Python 3.7 |
| SageMaker JumpStart MXNet 1,0 | 30 de outubro de 2023 | SageMaker JumpStart MXNet 1.0 é uma JumpStart imagem que inclui MXNet. | sagemaker-jumpstart-mxnet-1,0 | Python 3 | Python 3.7 |
| SageMaker JumpStart PyTorch 1,0 | 30 de outubro de 2023 | SageMaker JumpStart PyTorch 1.0 é uma JumpStart imagem que inclui PyTorch. | sagemaker-jumpstart-pytorch-1,0 | Python 3 | Python 3.7 |
| SageMaker JumpStart TensorFlow 1,0 | 30 de outubro de 2023 | SageMaker JumpStart TensorFlow 1.0 é uma JumpStart imagem que inclui TensorFlow. | sagemaker-jumpstart-tensorflow-1,0 | Python 3 | Python 3.7 |
| SparkMagic | 30 de outubro de 2023 | Edição individual Anaconda com grãos PySpark Spark. Para obter mais informações, consulte [sparkmagic](https://github.com/jupyter-incubator/sparkmagic). | sagemaker-sparkmagic | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/sagemaker/latest/dg/notebooks-available-images.html) | Python 3.7 |
| TensorFlow 2.3 Python 3.7 Otimizado para CPU | 30 de outubro de 2023 | Os AWS Deep Learning Containers for TensorFlow 2.3 incluem contêineres para treinamento em CPU, otimizados para desempenho e escalabilidade AWS. Para obter mais informações, consulte [AWS Deep Learning Containers com TensorFlow 2.3.0](https://aws.amazon.com/releasenotes/aws-deep-learning-containers-with-tensorflow-2-3-0/). | tensorflow-2.3-cpu-py37-ubuntu18.04-v1 | Python 3 | Python 3.7 |
| TensorFlow 2.3 Python 3.7 Otimizado para GPU | 30 de outubro de 2023 | Os AWS Deep Learning Containers for TensorFlow 2.3 com CUDA 11.0 incluem contêineres para treinamento em GPU, otimizados para desempenho e escalabilidade. AWS Para obter mais informações, consulte [AWS Deep Learning Containers for TensorFlow 2.3.1 com CUDA 11.0](https://aws.amazon.com/releasenotes/aws-deep-learning-containers-for-tensorflow-2-3-1-with-cuda-11-0/). | tensorflow-2.3-gpu-py37-cu110-ubuntu18.04-v3 | Python 3 | Python 3.7 |
| TensorFlow 1.15 Python 3.7 Otimizado para CPU | 30 de outubro de 2023 | Os AWS Deep Learning Containers for TensorFlow 1.15 incluem contêineres para treinamento em CPU, otimizados para desempenho e escalabilidade. AWS Para obter mais informações, consulte [AWS Deep Learning Containers v7.0](https://aws.amazon.com/releasenotes/aws-deep-learning-containers-v7-0-for-tensorflow/) for. TensorFlow | tensorflow-1.15-cpu-py37-ubuntu18.04-v7 | Python 3 | Python 3.7 |
| TensorFlow 1.15 Python 3.7 Otimizado para GPU | 30 de outubro de 2023 | Os AWS Deep Learning Containers for TensorFlow 1.15 com CUDA 11.0 incluem contêineres para treinamento em GPU, otimizados para desempenho e escalabilidade. AWS Para obter mais informações, consulte [AWS Deep Learning Containers v7.0](https://aws.amazon.com/releasenotes/aws-deep-learning-containers-v7-0-for-tensorflow/) for. TensorFlow | tensorflow-1.15-gpu-py37-cu110-ubuntu18.04-v8 | Python 3 | Python 3.7 |